研究論文

デフレ期における価格の硬直化
原因と含意

2015年2月20日

・ 本論文は、渡辺努（東京大学大学院経済学研究科教授・日興
フィナンシャル・インテリジェンス客員研究員）をリーダーとする研究チームによる約1年にわたる研究成果を取り纏めたものである。
・ 研究チームは、渡辺努の他、明治大学総合数理学部・東京大学大学院経済学研究科渡辺広太、日本総合研究所調査部研究員村瀬拓人、同井上肇、日興フィナンシャル・インテリジェンス理事長室長篠田周、同室長代理大河原康典 の6名によって編成。

デフレ期における価格の硬直化
原因と含意
渡辺努∗

2015 年 2 月 20 日

概要
我が国では 1995 年から 2013 年春まで消費者物価（CPI）が趨勢的に低下するデフレが続いた。
このデフレは，下落率が毎年 1%程度であり，物価下落の緩やかさに特徴がある。また，失業率が上昇したにもかかわらず物価の反応は僅かで，フィリップス曲線の平坦化が生じた。デフレがな
ぜ緩やかだったのか，フィリップス曲線がなぜ平坦化したのかを考察するために，本稿ではデフレ期における価格硬直性の変化に注目する。本稿の主なファインディングは以下のとおりである。
第 1 に，CPI を構成する 588 の品目のそれぞれについて前年比変化率を計算すると，ゼロ近傍の品目が最も多く，CPI ウエイトで約 50%を占める。この意味で価格硬直性が高い。この状況は1990 年代後半のデフレ期に始まり，CPI 前年比がプラスに転じた 2013 年春以降も続いている。米国などでは上昇率 2%近傍の品目が最も多く，我が国と異なっている。これらの国では各企業が毎
年 2%程度の価格引き上げを行うことがデフォルトなのに対して，我が国ではデフレの影響を引きずって価格据え置きがデフォルトになっていると解釈できる。
第 2 に，1970 年以降の月次データを使って，前年比がゼロ近傍の品目の割合と CPI 前年比の関係をみると，CPI 前年比が高ければ高いほど（CPI 前年比がゼロからプラス方向に離れれば離れるほど）ゼロ近傍の品目の割合が線形に減少するという関係がある。インフレ率が高まると価格を据え置きに伴う機会費用が大きくなるためと解釈でき，メニューコスト仮説と整合的である。
この結果を踏まえると，1990 年代後半以降の価格硬直化は，CPI 前年比の低下に伴って内生的に生じたものであり，今後 CPI 前年比が高まれば徐々に伸縮性を取り戻すと考えられる。
第 3 に，シミュレーション分析によれば，長期にわたってデフレ圧力が加わると，実際の価格が本来あるべき価格水準を上回る企業が，通常よりも多く存在する状況が生まれる。つまり，「価格引き下げ予備軍」（できることなら価格を下げたいと考えている企業）が多い。一方，実際の価格が本来あるべき価格水準を下回る「価格引き上げ予備軍」は少ない。この状況では金融緩和が物価に及ぼす影響は限定的である。我が国では，長期にわたるデフレの負の遺産として，「価格引き下げ予備軍」が今なお多く存在しており，これを一掃するのは容易でない。

∗

東京大学大学院経済学研究科教授, 日興フィナンシャル・インテリジェンス客員研究員。E-mail: watanabe@e.utokyo.ac.jp, Website: https://sites.google.com/site/twatanabelab/ 本稿の作成に際しては，青木浩介，植田和男，篠田周，村瀬拓人，山口廣秀，渡辺広太，Roberto Rigobon, David Weinstein の各氏との議論が有益であった。記して感
謝したい。

1

はじめに

1990 年代半ば以降続いてきたデフレについては既にいくつかの研究が存在する1 。また，2013

我が国では 1990 年代半ば以降，消費者物価年 4 月に始まった QQE が物価に及ぼす効果に（CPI）が下落する傾向にあり，デフレーション

ついても既に多くの研究や論考が発表されていが続いてきた。デフレからの脱却を目指し，政る。しかし，これらの研究・論考の多くは，1990

府と日本銀行はいくつかの施策を実施してき年代半ば以降のデフレとそこからの脱却過程をた。1999 年から 2000 年に日銀の政策金利であ切り離して論じており，一貫した説明がなされるコールレートをゼロに下げる「ゼロ金利政策」ていない。デフレは 1990 年代半ば以降，20 年を採用したのに続き，2001 年から 2006 年にはの長きにわたって続いてきた。長く続いてきた「量的緩和政策」を行った。最近では，2013 年

デフレから脱却するのが容易でないことは直観

1 月に物価上昇率の目標値として CPI 上昇率

的には明らかだ。しかしなぜそうなのかは自明

2%を掲げる物価目標政策を開始した。さらにではない。本稿ではデフレの過程とそこからの2013 年 4 月には 2%の物価目標を 2 年以内に達脱却の過程を統一的に理解することを試みる。

成するとアナウンスし，その実現に向けてベー

この点で本稿が注目するのは，1990 年代半ば

スマネーの量を 2 年間で 2 倍にする「量的・質以降のデフレが非常に緩やかな物価下落だった的緩和政策（Quantitative Qualitative Easing，という点である。この時期の CPI は，下落率

QQE）」を開始した。

の大きい月で 2%，全体を均してみると 1%弱でCPI 総合（除く生鮮）前年比をみると，2013

あった。つまり，デフレとは言っても緩やかな

年 5 月にゼロに戻した後，6 月以降はプラスに

デフレであり，デフレがデフレをよぶというよ

転じ，2014 年 4 月には 1.5%まで回復した（消費うな激しいデフレや，一時期多くの人が懸念し税率引き上げの直接的な影響を除いた計数）。したデフレスパイラルには至らなかった。もちろかし，それ以降は消費需要の低迷とともに徐々ん激しいデフレを回避できたということ自体はに伸びが鈍化してきており，2014 年 10 月以降

望ましいことである。しかしデフレからの脱却

は消費増税分を除くと前年比が 1%を割り込んという観点からは，価格が中途半端にしか下がで推移している。こうした中で日銀は国債買いらなかったために，上昇に転じるモメンタムが入れの増額など追加的な金融緩和の実施を 10弱い可能性がある。

月 31 日に決定する一方，政府は消費需要のさ

本稿の分析手法の特徴についても触れておきらなる落ち込みを回避するために 2015 年 10 月

たい。本稿では，消費者物価統計の品目別デーに予定されていた消費税率引き上げの延期を決

タや品目別・都市別データなど，CPI 総合とし定した。

て集計される前のデータを多用する。物価といこうした状況にあって物価の現状と先行きにうマクロ指標を分析するにはベースマネーや産ついて不透明感が強まっており，物価目標 2%を

出量ギャップなどのマクロ指標を用いるべきと本当に達成できるのか，そもそも 2%という物
価目標は高過ぎるのではないかといった意見も

1

例えば，2014 年 1 月に発行された Asian Economic
Policy Review は我が国のデフレを特集しており（“Persistent Deﬂation and Monetary Policy”），デフレのマクロ・ミクロ分析，賃金デフレ，円相場との関係など諸側面に関する論文が収められている（Asian Economic Policy
Review, Vol. 9, Issue 1, January 2014）。詳しくは以下のURL を参照。http://onlinelibrary.wiley.com/doi/
10.1111/aepr.2014.9.issue-1/issuetoc聞かれる。本稿の目的は，物価目標 2%の達成がこれほどに難しい理由を探ることであり，それを通して物価目標 2%の実現可能性を評価することである。

2

の考え方があり，ミクロの価格データに注意をの月次前年比を示している。CPI 上昇率はバブ払い過ぎると全体を見失うとの指摘も聞かれる。

ル崩壊後低下を続け 1990 年代央にはマイナス

しかし本稿の立場はこれとは異なっている。

となった。その後，資源・穀物価格の上昇など

日本の消費者物価指数は「マーガリン」や「シで 2008 年に一時的にプラスに戻ったが，趨勢

ャンプー」といった品目から構成されており，品的には CPI が下落する状況が続き，物価の持続目の総数は 588 である。その品目のそれぞれに的な下落，つまりデフレーションが進行した。

ついて約 570 の価格が毎月収集されている。し2013 年春以降はこの状況に変化が生じつつあたがって毎月収集される価格の総数は約 25 万にり，CPI 前年比は 2013 年 5 月にゼロに戻した達する。大雑把に言えば，毎月公表される CPI

後，6 月以降はプラスに転じ，2014 年 4 月には総合はこの大量の価格の平均値である。平均値

1.5%まで回復した（消費税率引き上げの直接的が大量の価格の特徴を示す重要な統計量であるな影響を除いた計数）。ただし，それ以降は消ことは間違いない。しかし平均値が全てではな

費需要の低迷とともに徐々に伸びが鈍化してきい。それ以外の統計量 — 例えば大量の価格のており，2014 年 10 月以降は消費増税分を除く

頻度分布の高次のモーメント — も価格の動きと前年比が 1%を割り込んで推移している。

に関する情報を豊富に提供してくれる。本稿で我が国のデフレーションには 2 つの重要な特は，品目別の価格上昇率の分布がどのような形徴がある。第 1 に，デフレが長期にわたったと状をしているか，どう変遷しているかを見るこいうことである。90 年代半ば以降，20 年にわとにより，平均値の変化の背後にある仕組みをたって物価下落が続いており，長期デフレといっ探っていく。

てよい。しかしデフレの速度という観点でみる

本稿の構成は以下のとおりである。第 2 節でと，CPI 前年比のマイナス幅は大きいときでもは我が国のデフレの特徴 — 特に，物価下落の2%であり，均してみれば 1%弱に過ぎない。そ緩やかさとフィリップス曲線の平坦化現象 —の意味で我が国のデフレは緩やかといえる。こについて事実関係を整理する。第 3 節では消費れが第 2 の特徴である。つまり，物価下落の速者物価統計の品目別の価格変化率の分布の形状

度は緩やかだがそれが長期間続いた点に特徴ががどのような特徴をもつか，どのように変遷しある。

てきたかを調べる。第 4 節では価格硬直化の原

この 2 つの特徴は，米国の大恐慌期のデフレ因を探るために，前年比がゼロ近傍の品目の割と比べるとより明らかである。この時期のデフ

合と CPI 前年比の関係を調べる。第 5 節では，

レは年率 8%を超える激しいデフレであった。我データから見える事実を理論モデルを用いて説が国のデフレ率が 1%未満だったことと比較す明する。第 6 節は本稿の結論である。

るとその差は顕著である。一方，大恐慌期のデ
フレは約 3 年で終息しており，継続期間は短い。
この点でも日本のデフレと異なっている。

1990 年代半ば以降のデフレの特
徴

2
2.1

この 2 つの事例は国も違えば時代も違うので，デフレ率と継続期間の彼我の差が何に起因するのかを特定するのは容易でない。しかし原因の

緩やかな物価下落

ひとつと考えられるのは，メーカーや流通業者

1990 年代半ば以降の物価の動きに関する事の価格設定行動の違いである。

実を確認するところから始めよう。図 1 は CPI

大恐慌期の米国では，Gordon (1981) が指摘

3

するように，企業が需要や供給に応じて価格をは失業率が下がると物価上昇率が上がるという迅速に反映させていた。つまり価格の伸縮性が関係が存在した。つまり，需要が増えると生産高かった2 。これに対して近年の日本では価格のが増加し失業率が低下する。それに伴って生産伸縮性が低下しており，需要や供給の条件が変の限界費用が増加する。これが物価上昇率を押化しても企業は価格を即座には変更しない傾向

し上げる — こうした関係が存在した。

が強まっている。例えば，我が国のメーカーを

しかし 90 年代以降，この関係が急速に弱まっ対象としたアンケート調査では「需要や供給のている。90 年代のフィリップス曲線の傾きはそれ条件が変わっても即座には価格を変えない」と以前に比べだいぶ小さくなり，さらに 2000 年以回答する企業の割合が 90%を超えている（阿部降は傾きがほぼゼロになっている。2000 年以降

他 2008）。また，2013 年度の経済財政白書のアについて詳しくみると，景気変動に伴い失業率はンケート調査でも，限界費用の増加を全て転嫁

3.9%から 5.4%の範囲で変動しているが，それにすると答えた企業は 21%に過ぎず，不完全にしもかかわらず，CPI 前年比は最低で-1.4%（2009

か転嫁できないと回答する企業が大勢を占めて年），最高で 1.4%（2008 年）と変動幅が小さいる（半分の転嫁 23%，半分未満 12%，全くく，多くの年で物価はほとんど動いていない。

転嫁できない 26%）。

つまり，2000 年以降，景気の低迷に伴い失業率が上昇する中で CPI は十分に下落していない。

2.2

この意味で，企業は本来価格を引き下げるべきフィリップス曲線の平坦化

ときに価格を下げなかった可能性がある。

1990 年代半ば以降の日本のデフレが緩やか

この現象はフィリップス曲線の平坦化とよばだったとしても，それは価格を急ピッチで下げれている。フリードマンは高インフレ期における必要がなかっただけかもしれない。急ピッチ

るフィリップス曲線の垂直化を指摘したが，そで下げる必要がなかったので下げなかったといれと正反対の水平化現象が 2000 年以降の日本

うことであれば何の問題もない。しかし事実はで起きている。なお，図 2 では横軸に失業率をそうではない。企業は価格を下げるべき状況にとっているが，横軸を産出量ギャップ（Output

あったにもかかわらず十分に下げなかった可能gap）— 実際の GDP が潜在 GDP から何パー性が高い。

セント乖離しているかを示す指標 — に代えて

この点は我が国のフィリップス曲線の変遷かも同じ現象が確認できる。

ら確認できる。図 2 は横軸に失業率を縦軸に CPI

フィリップス曲線の平坦化はデフレ脱却に関上昇率をとり，各年の値をプロットしたものでして重要な含意をもつ。質的・量的緩和や財政刺ある。フィリップス曲線の別名は総供給曲線で激などによって需要が喚起されればその分，失あり，企業の価格設定行動を表すものである。

業率や産出量ギャップは改善する。しかしフィ

図からわかるように，70 年代および 80 年代にリップス曲線の傾きが小さければ，失業率や産出量ギャップが改善してもそれが物価上昇に結2Gordon (1981) は，名目 GDP の変化に反応して数量（実質 GDP）と価格（GDP デフレータ）がどれだけ変化するかを計測した結果，1920 年代は名目 GDP の変化に対して主として価格が反応しており，その度合いは他の時期に比べて高かったと指摘している。つまり，大恐慌の前夜には需要（=名目 GDP）の変化に対する価格の感
応度は高まっており，その意味で価格硬直性は低下していた可能性がある

びつきにくく，デフレ脱却は困難である。

Watanabe (2013) は，産出量ギャップを用いたフィリップス曲線の傾きを計測し，それに基づいて，物価上昇率を 2%引き上げるには産出
量ギャップを 10.5%上昇させる必要があるとの4

試算結果を出している。仮に潜在 GDP の成長から-2 の間で推移している。2013 年以降はどち率を 1%とすると，1 年間で 5.3%の産出量ギャッ

らかと言えば傾きが小さくなる傾向がある。

プの引き上げには実質 GDP を年間 6.3%の速度

次に，CPI 総合から財だけを取り出して，そで成長させる必要があり，それは非現実的であの前年比を被説明変数として同様の回帰を行っる。裏を返せば，需要喚起だけでデフレから脱た結果を赤線で示してある。緑線はサービスの却するのは不可能であり，フィリップス曲線の結果である。これらの傾きを計測する際の説明

傾きを元に戻す，あるいはフィリップス曲線を

変数は総合指数の場合と同じ（経済全体の）失上にシフトさせることが不可欠である3 。しかし業率である。図からわかるように，赤線は緑線

図 2 に示した 2013 年と 2014 年の点を見ると，よりも下にあり，財の方が失業率の変化に対しこれまでのところフィリップス曲線に顕著な変て敏感であることを示している。

化は起きていない。

しかしここで注目すべきは，財とサービスともに，傾きの低下がみられることである。財の2.3

傾きは 93 年に-8 であったが，その後急速に縮小

財・サービス別にみたフィリップス曲線の傾き

し，2000 年にはほぼゼロになっている。一方，サービスの傾きも 1993 年以降，緩やかに縮小し次に，図 3 では，フィリップス曲線の傾きをており，2002 年にはほぼゼロになっている。こ

財とサービス別に計測した結果を示している。

こでの結果は，財あるいはサービスのどちらか

一般に，サービスは価格が硬直的で，それとの一方だけで傾きの変化が起きているのではなく，対比では財の価格は伸縮的と言われている。こ

財とサービスの両方の寄与によってフィリップの違いは，サービスの限界費用がもっぱら賃金

ス曲線の平坦化が生じていることを示している。

で決まっていて，その賃金の硬直性が強いためと説明されることが多い。しかしここでの関心

3は，財とサービスの価格硬直性の違いそのもの

品目別価格変化率の分布ではなく，最近のフィリップス曲線の傾きの変フィリップス曲線の形状についてはフリード化が財・サービスのどちらに起因するかである。

マンなどにより多くの研究蓄積があるが，最近

図の青線は CPI 総合前年比の月次データを被の研究では，各企業の価格の更新頻度がフィリッ

説明変数，失業率の月次データを説明変数とすプス曲線の傾きを決める重要なパラメターのひる回帰から得られた傾きを示している。例えばとつと考えられている。例えば，各企業の価格

2000 年 3 月の計数は，2000 年 3 月を終点とする

更新という事象がポアソン過程に従って起きる

36 か月間を対象期間とした推計から得られたもと仮定する Calvo (1983) の設定の下でフィリッのである。青線で示した傾きは 1987 年 3 月にプス曲線を導出すると，その傾きは各期に価格は-6 であったが（失業率が 1%改善すると消費更新イベントがどれくらいの確率で起きるかに

者物価総合の上昇率が 6%上昇する），90 年代後

よって決まる。価格更新の起きる確率が高い場

半に急速にゼロに近づいており，2000 年 3 月の合にはフィリップス曲線の傾きは大きくなる（垂値はほぼゼロとなっている。その後，傾きは-1

直に近くなる）。その反対に，価格更新の起きる確率が低ければ，価格更新が滅多に起きない

32%の物価目標を達成するには需要喚起だけでは不十分であり，フィリップス曲線の傾きや位置を変えなければならないという指摘は日銀のボードメンバーからも頻繁になされている。

ので，失業率の変化に代表される景気の変動があったとしてもそれがすぐには価格に織り込ま5

れない。そのためフィリップス曲線の傾きが小した品目）は薄くなっており，これが CPI 前年

さくなる（水平に近くなる）。

比の上昇（2012 年 12 月の-0.2%→ 2014 年 3 月

フィリップス曲線の傾きに関するこの理解をの+1.3%）を引き起こしていることがわかる。

前提とすると，90 年代後半からの傾きの変化は，

このように分布のテールには変化が見られるが，価格の更新頻度が低下することによってもたらその一方で分布の中央部分（前年比ゼロの近傍）された可能性がある。更新頻度の低下は実際にの形状はほぼ同じであり，ゼロ近傍の品目が突起きたのか。更新頻度の低下が起きたとすれば出して多いという分布の特徴が 2012 年時点でそれはどの品目・どの商品で起きたのか。更新も確認できる。このことは，ゼロ近傍の品目が頻度の低下が起きた原因は何なのか。QQE の突出して多いという特徴がデフレ期から今に至始まった 2013 年 4 月以降，価格の更新頻度にるまで変わらず続いていることを示している。

変化は生じているのか。本節では，こうした問分布の中央部分が高いという形状がいつ生まいに対する答えを探るために，消費者物価統計

れたかを調べるために，図 5 では前年比ゼロ近の品目別内訳を用いて，品目別の価格上昇率の傍の品目が全体に占める割合を計算している。

分布の形状の特徴やその遷移を調べる。

ここでは「ゼロ近傍」の定義として，前年比±0.5%，前年比± 0.3%，前年比± 0.1%，前年比

3.1

0%の 4 種類を用いている。各年について前年比

品目別価格変化率分布の形状と変遷

がゼロ近傍にある品目を特定し，それらの品目

図 4 では消費者物価を構成する 588 の各品目の CPI ウエイトの合算値を縦軸に示してある。

について価格変化率（前年同月比）を計算し，紫色で示した前年比± 0.5%をみると，70 年代

その頻度分布を示している。縦軸は横軸の各ビの高インフレ期には 10%から 20%と低水準だっンに含まれる品目の CPI ウエイトの合算値でた。つまり，高インフレ期にはどの品目も前年ある。青線は最近時点（2014 年 3 月）の分布で比が高く，前年比がゼロ近傍に止まるのは特別あり，黒線は日銀によるデフレ脱却策（物価目な事情をもつ品目に限定されていた。その後，標の設定と QQE の開始）が始まる直前の時点

80 年代に入ると全体のインフレ率が落ち着いて（2012 年 12 月）での分布である。青線をみる

くる中でゼロ近傍の品目の割合も高まりを見せ，と，密度は-0.75%から-0.25%のビン，-0.25%か20%をやや上回る水準で推移していた4 。

ら+0.25%のビンに集中しており，この 2 つのビゼロ近傍の品目の割合に目立った変化が生じ

ンだけで全体の約 50%を占めていることがわかたのは 1995 年からであり，消費税率引き上げる。2014 年 3 月の CPI 総合の前年比は+1.3%での影響でゼロ近傍の品目の割合がゼロになったあるが，全ての品目の価格が一律に 1.3%で上昇

1997 年を除くと，1995 年から 1999 年まで上昇しているわけではなく，品目間で大きなばらつを続けた。1999 年の値は 55%に達しており，そきがある。しかもそのばらつき具合はかなり極の後，現在に至るまで高水準が続いている。この端であり，およそ半数の品目は前年比で据え置時期の分布の変化を詳しくみると（図 6），1993

きの一方，残りの半数の品目が全体の平均を引っ

年 3 月の時点では分布のピークは+2.25%から張るという不自然なかたちになっている。

+2.75%のビンであったが，時間とともにピーク

これを黒線で示した 2012 年 12 月時点と比較

4

1989 年にはゼロ近傍の割合がほぼゼロになっているがこれは消費税導入に伴って税込価格が上昇したことを反映している。同様に 1997 年も消費税率の引き上げに伴ってゼロ近傍の割合がゼロになっている。

すると，分布の右のテール（価格が上昇した品
目）が厚くなる一方，左のテール（価格が下落

6

が移動し 1999 年 3 月にはゼロ近傍がピークにな品目）をみると，2013 年に価格更新割合が大なり，現在とほぼ同じ形状の分布が出現した。

きく低下するものが少なくない。つまり，元々

ここで注意しておきたいのは，図 4 や図 6 の価格が硬直的な品目（例えば「タクシー代」や分布のピークは正確にゼロではなく，ゼロとそ「理髪料」など）でさらに硬直性が高まる傾向の周辺という点である。ゼロの周辺にピークがが見られる。この価格硬直性の上昇が品目別分生まれる状況としては，価格の小幅な変化が頻

布のゼロ近傍のピークを生んでいる。

発していることが考えられる。もうひとつの可以上の結果をまとめると，1990 年代後半に価能性としては，各品目指数を構成する個別価格格の硬直化が進み，前年比ゼロ近傍の品目が顕の大部分で前年比が正確にゼロだが，ごく少数著に増えた。この時期は CPI 総合がマイナス圏の価格で前年比がゼロから乖離しているため，に入りデフレが始まった時期であり，フィリップ

品目指数を構成する価格を集計すると前年比がス曲線の平坦化が始まった時期でもある。価格

ゼロから僅かにずれるということが考えられる。

の硬直化がフィリップス曲線を平坦化させ，そどちらなのかを知るには，消費者物価統計の原れが緩やかなデフレをもたらした可能性を示唆統計である小売物価統計に掲載されている個別している。この点については次節で詳しく検討

価格の変化をみる必要がある5 。小売物価統計でする。

この点をチェックすると，個別価格の小幅な変化が頻発しているということは起きておらず，ど3.2

ちらかと言えば，小幅な価格変化の頻度は大幅

各国の品目別価格変化率分布との比較な価格変化の頻度に比べて低いことが確認でき1990 年代後半以降の品目別価格変化率の分布る。したがって，前年比ゼロ近傍の品目が増えの形状がいかに特異かは同時期の他国の分布とているのは品目指数を構成する個別価格の多く比較するとよくわかる。図 8 には米国，カナダ，

が前年比で据え置かれているためと結論できる。

英国の 2014 年 3 月における品目別価格変化率

図 7 では，各品目について，品目指数を構成の分布を示してある。まず米国についてみると，する個別価格のうち前月から変化した割合（価2%から 3%の間に分布のピークがある。ゼロ近格の更新割合）を 1995 年と 2013 年の 2 時点に傍の密度も低くはないが 2-3%のピークはそれついて計算し，その結果を散布図で示してある。

を大きく上回っており，日本の分布とは異なる図の作成には小売物価統計を用いている6 。図の形状となっている。米国では 2-3%前後の価格引

各点は品目を表し，その品目の 1995 年時点でき上げを行うことがいわばデフォルトになっての価格更新割合を縦軸に，2013 年時点での割合

おり，特殊な事情がある場合を除き，米国企業を横軸に示してある。1995 年時点で価格更新割

はその範囲での価格引き上げを毎年行っている

合が 10%を上回る品目（つまり価格が伸縮的なと解釈できる。一方，日本では価格を据え置く品目）は 2013 年にはさらに価格更新割合が高ことがデフォルトになっており，これが分布のくなる傾向がある。一方，1995 年時点で価格更差を生んでいると考えられる。なお，この月の新割合が 10%未満の品目（つまり価格が硬直的

米国の CPI 総合の前年比は+1.5%であり，日本とさほど違わない。CPI 総合の違いでは分布の5

消費者物価統計の各品目指数は 167 の市町村から収集された価格を平均したものであり，小売物価統計には市
町村レベルの価格が掲載されている。
6
小売物価統計の個別価格を用いて，更新される価格の割合を計算した研究としては才田・肥後 (2007) がある。

違いを説明できない。
図 8 のカナダは 1-2%の範囲に分布のピークがあり，英国も同じく 1-2%に分布のピークがあ7

る。つまり，米国を含む 3 か国とも 2%近傍に分

クは-2%から-3%の付近にある。ゼロ近傍の品目

布のピークがある。これらの国は 2%の物価目の頻度は高くなく，日本のデフレ期のような価標を掲げており，その水準と分布のピークがほ

格硬直化は見られない。需要の落ち込みが非常ぼ一致している。これが物価目標政策の成果なに深刻で，全品目にわたるデフレが進行していのか否かはこの図だけでは判断できないが，少るように見える。

なくともこれら 3 か国では，価格を設定する企業の物価予想が 2%近傍にしっかりとアンカー

3.3

されている。

QQE の前と後の比較

上記 3 か国は最近デフレを経験しておらずそ

最後に，前年比ゼロ近傍の品目が 2013 年春の点で日本と事情が異なっている。そこで図 9以降の日銀の金融緩和の下でどのようにインフでは，最近デフレを経験したスイスの品目別分レに貢献したのか（しなかったのか）を見てお布を示してある。スイスはリーマンショック後こう。図 11 では，2012 年 12 月と 2014 年 3 月の 2009 年夏に最初のデフレを経験した後，2012の 2 時点における品目別前年比の同時分布を示

年夏にも再度デフレを経験している。2 つの図している。図 4 に示したのはこの同時分布の周はそれぞれの時期の分布を示している。2 つの辺分布である。2014 年 3 月と 2012 年 12 月のそ図に共通する特徴として，分布のピークは 1%-

れぞれの周辺分布のピークがゼロ近傍にあるこ

2%の水準にあり，ゼロからずれている。しかしとは既にみたとおりであるが，図 11 からわかる

分布の左のテールが厚くなっており，これが全ように，同時分布のピークは 2 次元平面でのゼ体の平均値を引っ張るかたちで CPI 総合前年比

ロ近傍（つまり，2012 年時点の値がゼロ近傍でがマイナスになっている。分布の左のテールの2014 年時点の値もゼロ近傍）にある。2012 年

厚みは自国通貨高に伴って輸入品の価格が下落時点でゼロ近傍にいた品目は 2014 年時点でもしたことを反映したものと考えられる。自国通

同じくゼロ近傍にいることを意味しており，価貨高による価格低下にもかかわらず多くの企業

格の硬直化が特定の品目に偏在していることをは 1-2%の価格引き上げを行っており，デフレ下示唆している。
偏在の様子を詳しく見るために表 1 では 2012にあっても企業の物価予想がアンカーされてい年時点から 2014 年時点への遷移確率を示していることを示唆している。
次に図 10 ではデフレを経験したもうひとつる。2012 年 3 月の時点で前年比がプラスだったの事例としてギリシャの分布を示している。ギ品目，ゼロだった品目，マイナスだった品目にリシャは債務危機後の景気停滞から物価上昇率

分け，それぞれについて 2014 年 3 月時点で前年が低下し，2013 年 3 月以降は CPI 総合の前年比

比がどのように変わったかを示している。一番がマイナスに落ち込み，最近月（2014 年 8 月）

上の行を例に表の見方を説明すると，2012 年時

もマイナスとなっている。デフレ率は 1%から点でマイナスの品目の中で 2014 年時点でもマイ3%であり，日本とよく似た緩やかなデフレが進

ナスの品目は 23%であり，ゼロに遷移した品目

行している。図 10 に示したのはデフレ率が最もは 30%，プラスに遷移した品目は 48%である。

大きかった 2013 年 11 月の分布である（2013 年

なお，ここでは前年比が-0.75%から+0.75%の

11 月の CPI 総合前年比は-2.9%）。図からわか品目を「ゼロ」，それより上を「プラス」，下をるように上昇する品目はほとんどなく，分布の「マイナス」と定義している。
表 1 の結果をみると，2012 年時点でゼロだっ左のテールは厚く長くなっている。分布のピー

8

た品目のうち 2014 年もゼロに居座った品目は価格硬直化の原因が構造変化であるとすれば，79%であり，非常に高い。一方，2012 年時点で今後も価格硬直性の高い状態が続くとみるべきゼロの品目のうち 2014 年にプラスに遷移しただろう。そうだとすれば，フィリップス曲線ののは 16%に過ぎない。つまり，2012 年時点で傾きが元に戻ることも期待しがたい。しかし，ゼロだった品目は，日銀による物価目標政策や価格硬直化が構造変化によって生じたのではな

QQE が進行する過程で CPI インフレ率の引きく，内生的に生じたのだとすれば，事情は大き上げにはあまり貢献していない。一方，2012 年

く異なる。これが第 2 の可能性である。

時点でプラスだった品目のうち 64%は 2014 年

価格硬直性が内生的に変化する仕組みはメニ

時点でもプラスを維持し，CPI インフレ率の引ューコストモデルを用いて説明できる（Ball and

き上げに貢献している。また，2012 年時点でマMankiw (2004) を参照）。CPI 総合で測ったイイナスだった品目のうち 48%はプラスに転じてンフレ率が非常に高いときには，各企業にとっおり，これもインフレ率の引き上げに貢献してては価格更新をしないことで失う利益が大きい。

いる。価格が伸縮的な品目は CPI インフレ率のライバル企業が価格を引き上げている中で自分改善に貢献してきた一方，価格の硬直的な品目だけが乗り遅れてしまうからである。価格を更は前年比ゼロ近傍に止まる傾向があり，CPI イ

新しないことに伴う利益の逸失がメニューコス

ンフレ率改善の阻害要因になっている。

トを上回るので，各企業はメニューコストを支払ってでも価格更新を行うことを選択する。そ4

価格硬直化の原因

4.1

価格硬直化に関する仮説の結果，価格は伸縮的になり，フィリップス曲線の傾きは大きくなる（垂直に近くなる）。その反対に，インフレ率がゼロ近傍にあるときには価格更新をしないことで失う利益はさほど大では価格の硬直化はなぜ起きたのか。本節できくない。逸失利益がメニューコストよりも小はこの点について詳しく見ていく。まず価格硬

さいので各企業は価格更新を見送る。価格は硬直化の原因として考えられる仮説を整理すると直的になり，フィリップス曲線の傾きは小さくころから始めよう。1990 年代後半に価格の硬直なる（水平に近くなる）。このように価格硬直化が起きた理由としては大きく分けて 2 つ考え

性は経済全体のインフレ率の高低に応じて変化られる。第 1 は構造変化である。1990 年代後半

する内生変数である。

に企業の価格設定方法に何らかの変化が生まれ，

1990 年代後半以降の価格の硬直化がこのようそれが原因で価格硬直性が高まった可能性があな内生的な仕組みによって生じているのであれる。そうした構造変化の候補としては企業間のば，今後，経済全体のインフレ率が上昇する過競争環境の変化が考えられる7 。

程で価格硬直性が低下し，フィリップス曲線の傾きも元に戻るということになる。

7

1990 年代後半は中国を始めとする新興国で新たな企業の台頭が本格化し，グローバルな競争が激しさを増した時期である。そうした中で各企業は限界費用が変化してもそれを価格に転嫁できないという状況が生まれた可能性がある。そうした見方については，例えば，Rogoﬀ(2003) や Sbordone (2007) を参照。Ball (2006) はグローバル化で企業の価格設定行動が変わったとの見方に否定的な見解を示している。また，Mizuno et al. (2010)，水野他 (2010) はオンライン市場における価格競争の激化を例にとり，仮に限界費用が増加してもライバル企業が価格を引き上げない中で自分だけが価格を引き上げると大量の顧客を失うという懸念を各企業がもつ結果，どの企業も価格を上げられないという状況に陥っている可能性を指摘している。

94.2

価格据え置き品目の割合とインフレ率の関係上昇するに従って下落品目の割合が低下するという傾向が見られる。しかし，下落品目の割合
は，上昇品目の割合と同じく，CPI 総合前年比

価格の硬直化が構造変化といった外生的な要3%の辺りで屈折しており，CPI 総合前年比がマ因で生じたのか，それとも内生的な要因で生じイナスになると，急速に下落品目の割合が増えたのかを知るには，価格硬直性と経済全体のイている。

ンフレ率の関係を調べるという方法が考えられ線形で回帰すると，71 年–94 年の時期は CPIる。Ball and Mankiw (2004) の議論が正しけれ

総合前年比が 1%ポイント下落すると価格上昇のば，価格が更新されない品目の割合は CPI 総合品目の割合が 1.3%ポイント低下する一方，価格前年比と負の相関をもつはずである。

下落品目の割合は 0.9%ポイント上昇しており，そこで図 12 では，1971 年 1 月から 2014 年

価格上昇品目の割合の低下の方が上回っている。

3 月までの各月について価格が前年同月比で上昇した品目の割合，価格が下落した品目の割合，
価格が不変の品目の割合をそれぞれ算出し，横この結果，CPI 総合前年比が 1%ポイント低下す
ると価格不変の品目の割合が 0.4%ポイント増加した。価格不変品目の割合の図（図 12 の左下の軸に CPI 総合前年比，縦軸にそれぞれの割合を図）に示した青点が右下がりになっているのは

とり，月次データをプロットした。なお，こここの関係を表している。言い換えると，CPI 総では前年同月比が厳密にゼロ%のときに「価格合前年比が低下する（ゼロに近づく）につれて不変」と定義し，前年同月比が正のときに価格

価格不変の品目の割合が増え，価格硬直性が増が上昇，負のとき価格が下落としている。「価している。この結果は，価格硬直化が Ball and格不変」の定義をゼロ近傍（例えば± 0.5%以Mankiw (2004) の主張する内生的な仕組みで生内）に変更して同じ計算を行ったが，結果はほじた可能性を示唆している8 。

ぼ同じであった。なお，前年比が消費増税の影

ただし，図 12 には Ball and Mankiw (2004)

響を受ける 1989 年 4 月–1990 年 3 月，1997 年のモデルでは説明しにくい点もある。標準的な

4 月–1998 年 3 月の期間は分析の対象からはず

メニューコストモデルでは価格引き上げと引きしている。

下げで同じコストがかかると想定する。そうでまず，価格が上昇した品目の割合と CPI 総合

あるとすれば，CPI 前年比がゼロからプラスに

前年比の関係をみると，青で示した 71 年–94 年

行くときと，ゼロからマイナスに行くときとで，の時期は CPI 総合前年比が高ければ高いほど価対称になるはずである。したがって，価格不変

格が上昇する品目が多いという関係がある。こ品目の割合は，CPI 前年比がゼロのときに最大

れは Ball and Mankiw (2004) の議論と整合的である。同様の関係は赤で示した 1995 年–2014 年
についても見られるが，青点と赤点は CPI 総合
前年比 3%の辺りで屈折している。1995 年以降，

CPI 総合前年比がゼロ以下に下がる局面で，価格が上昇する品目の割合は減少しているが，その減少のピッチは 71 年–94 年を上回っている。
次に，価格下落品目の割合をみると，青で示した 71 年–94 年の時期には CPI 総合前年比が10

8Gagnon (2009) は，メキシコのミクロ価格データを用いて，1994–1995 の高インフレ期から 90 年代後半の低インフレ期に移行する中で価格の更新頻度が低下したことを示した。Gagnon (2009) によれば，低インフレ期には，インフレ率が 1%ポイント上昇すると価格上昇の割合が0.35%ポイント増える一方，価格下落の割合は 0.22%ポイ
ント減る。その結果，価格不変の割合は 0.13%ポイント減る。また，インフレ率と価格硬直性の間の負の相関は，高インフレ期にはより強くなる。Nakamura and Steinsson(2008) はインフレ率と価格硬直性の間に負の相関が存在することを，米国のミクロ価格データを用いて確認している。

値をとり，CPI 前年比がそこからプラス方向にが大きくなる傾向が確認できる。一方，価格下行くときもマイナス方向に行くときも，対称に落品目については，価格引き下げ幅はインフレ低下していくはずである。しかし価格不変品目率の水準にかかわらずほぼ一定である。この 2の割合は，CPI 前年比がマイナスのときには，つの結果はミクロ価格データを用いた先行研究

そうなっておらず，対称性が崩れている。

の結果と同じである。価格引き上げ幅がインフ

この傾向は，価格不変品目の定義を，前年比レ率と正の相関をもつという結果は，インフレ

厳密にゼロから，前年比ゼロ近傍（前年比が±率が高くなればなるほど，各品目を構成する個

0.5%の範囲）に変更するとさらに顕著であり別価格のうちで上昇するものが増えるためと解（図 13 を参照），この場合には，CPI 前年比が釈できる。

ゼロからマイナスの方向に変化したときに価格

次に，赤で示した 1995 年–2014 年をみると，不変品目の割合がむしろ高まっているようにも

CPI 前年比のマイナス幅が大きくなるに従って見える。対称性が保たれていないという結果は，価格引き上げ幅が小さくなる一方，価格引き下

価格引き下げの際のメニューコストが価格引きげ幅が拡大している10 。デフレ期に価格引き上上げの際のメニューコストより大きいという意

げ幅が縮小し価格引き下げ幅が拡大すること自味で価格の下方硬直性が存在する可能性を示唆

体は驚くことではないが，注目すべきは両者のしている9 。

大小関係である。線形で推計すると，CPI 前年

最後に，図 14 では各品目の毎月の価格更新

比の 1%ポイントの低下は，価格引き上げ幅を幅が CPI 前年比とどう関係しているかを調べて0.53%ポイント縮小させる一方，価格引き下げいる。インフレ率は価格更新される品目の割合

幅を 0.28%ポイント拡大させるという結果になと価格更新の幅の掛け算で決まる。図 14 では，り，価格引き下げ幅の拡大が価格引き上げ幅のある月に価格が上昇・下落した品目のそれぞれ縮小に比べ小さい。この結果は，図 12，図 13について価格更新幅（前年比で何%上昇したか）と同じく，デフレ期において価格が下がりにくを測り，その平均値を算出した。縦軸には更新かったことを示している。

幅を，横軸には CPI 前年比をとっている。青の点は 1971 年–1994 年の各月を，赤の点は 1995

4.3

年-2014 年の各月を示している。左の図は価格ゼロ近傍品目の刈り込み指標

1995 年以降のデフレ期に価格硬直性が高まっ上昇品目の結果を，右の図は価格下落品目の結たという結果は，フィリップス曲線の平坦化が果を示している。
青で示した 1971 年–1994 年をみると，インフこれによって起きた可能性を示唆している。以レ率の上昇とともに価格上昇品目の引き上げ幅

下ではこのことを直接確認するために，実際には価格が据え置かれていた品目が，据え置きで9ミクロ価格データを用いたこれまでの研究は全てイン
フレ率が正の時期を扱っており，インフレ率が負のときにインフレ率と価格硬直性がどう関係するかについては研究例がない。Gagnon (2009) の研究もインフレ率が正の時期に主たる焦点があるが，メキシコでは 2001 年と 2002
年に生鮮野菜・果物が天候要因で下落し，CPI 財の前年比がマイナスになった。この時期には CPI 財で測ったインフレ率が下がると（ゼロから離れると）価格硬直性が低下するという傾向があり（Gagnon (2009) の図 4 を参照），対称性が見える。ただし，デフレが観察されたのは数ヶ月と短く，これが頑健な傾向か否かは判別できない。

はなく更新されていたと仮定し，その仮定の下で CPI 前年比を再計算し，フィリップス曲線の傾きを調べるというシミュレーションを行う。
10
価格上昇品目の価格引き上げ幅の縮小は，品目を構成する個別価格のうちで上昇するものが減ったためと解釈できる。同様に，価格下落品目の価格引き下げ幅の拡大は，品目を構成する個別品目のうちで下落するものが増えたためと解釈できる。

11

品目 i のある月 t におけるインフレ率を πit と格不変に止まったと仮定し，価格不変品目をす表記する。その品目の CPI ウエイトは ωi とす

べて価格下落に振り分ける。第 2 のインフレ率る。価格上昇品目の平均上昇率 πtU をの定義は以下のとおりである。

∑

πtU ≡

{i|πit >θ} ωi πit∑{i|πit >θ} ωi

ˆt ≡
π̂

(1)

πtU
+ πtD

と定義する。ここで θ は価格上昇の閾値を定め∑{i|πit >θ}ωi∑{i|πit <−θ or −θ≤πit ≤θ}ωi (4)るパラメターである。例えば，θ = 0.005 は，あ図 15 では，1995 年以降の月次データを用いる品目の価格変化率が 0.5%を超えたときに価て (3) 式と (4) 式で定義されるインフレ率を計

格上昇品目とみなすという意味である。同様に，

算し，それを用いてフィリップス曲線を描いて価格下落品目の平均下落率 πtD をいる。まず (3) 式で定義されるインフレ率を用∑{i|πit <−θ} ωi πit

πtD ≡ ∑

{i|πit <−θ} ωi

いて描かれるフィリップス曲線をみると（図の(2)青い四角で示してある），実績よりも幾分前年比が小さくなっているものの，その差は小さい。

と定義する。

フィリップス曲線の傾きも実績と同じく非常に価格不変品目の集合は {i | −θ ≤ πit ≤ θ}

小さい。これに対して，(4) 式で定義されるイである。これらの品目の価格は実際には不変でンフレ率を用いて描かれるフィリップス曲線であったわけだが，これらの品目の価格が仮に不は（図の赤い丸で示してある），前年比が実績と変でなかったとすれば CPI 前年比がどのように比べかなり小さくなっている。例えば，リーマ

変わっていたかを以下の 2 つの方法で計算する。

ンショック直後の 2009 年のインフレ率は実績で第 1 のインフレ率 π̂t は πtU と πtD の加重和であは-1.6%であったがこのシミュレーションでは-り，次のように定義される。
∑∑
πtU {i|πit >θ} ωi + πtD {i|πit <−θ} ωi
∑
(3)
π̂t ≡
{i|πit >θ or πit <−θ} ωi

4.3%となっている。これを反映してフィリップス曲線の傾きも実績に比べ大きくなっている11 。
これらの結果は，1995 年以降，本来は下落すべ

ここでは，価格不変品目の一部を価格上昇に，一部を価格下落に変更している。その際の上昇き品目が価格の下方硬直性のために不変にとどまり，それが原因でフィリップス曲線の平坦化が生じたことを示している。

と下落の割り振りは，その月における実際の価∑格上昇品目の割合（ {i|πit >θ} ωi ）と実際の価∑格下落品目の割合（ {i|πit <−θ} ωi ）を用いてい

Ss モデルとその含意5る。つまり，インフレ率のこの定義では，価格

本節では，ゼロ近傍のインフレで価格が内生不変品目の割合の増減が CPI 前年比に及ぼす影

的に硬直化する状況において金融政策が物価に響（特に，失業率に対する物価の感応度に及ぼ及ぼす効果についてモデルを用いて検討する。

す影響）は完全に除去するが，価格不変品目が11

本来，上昇すべきだったのか下落すべきだった

ただし，フィリップス曲線が 80 年代並みの傾きを取り戻したかというとそうはなっていない。図 14 で確認したように，価格の下方硬直性は価格の更新幅にも影響を及ぼしている。しかし，ここでのシミュレーションでは，
価格硬直性が価格の更新割合に及ぼす影響しか考慮できていない。フィリップス曲線の傾きが十分に大きくなっていないのはそのためと考えられる。

のかについては，強い仮定を設けていない。
ˆt では，価これに対して，第 2 のインフレ率 π̂
格不変品目は，本来は価格が下がるべきだったにもかかわらず，価格の下方硬直性のために価12具体的には，Caballero and Engel (2007) の Ss

込められている。この意味で xit は「状態」をモデルを用いて，デフレが長く続いた後で金融表す変数である。

緩和に転じた場合の効果について調べる。

t 期において企業が価格を更新するか否かはxit に依存している。xit がゼロから大きく離れ5.1ていれば企業は価格を更新することを選ぶだろ

一般化された Ss モデル

う。逆に xit がゼロからさほど離れていなけれ

Caballero and Engel (2007) に従って，価格

ば価格を据え置くことを選択するだろう。この更新が起こる確率を以下のように定式化する。

意思決定を関数 Λ(xit ) で表すことにする。具体

各企業は商品の最も適切な価格を知っているが，的には，Λ(xit ) は，t 期において最適価格から価格更新にはメニューコストがかかるため，企の乖離が xit のときに企業が価格更新を選択す

業は常時その最適価格を実現するわけではない。

る確率である。関数 Λ(xit ) は次のように決まっ

商品 i の最適価格の対数値を p∗it ，またその時間差分を ∆p∗it と表記する。∆p∗it は次のように決ているとする。
0Λ(xit ) =
1

まると仮定する。

∆p∗it = ∆mt + vit

(5)

(7)
otherwise

ここで L は負のパラメターであり，U は正のパ

∆mt は全ての商品に共通なショックである（しラメターである。(7) 式が意味するのは，xit がたがって添え字 i がついていない）。この中には

L と U の間に収まり，ゼロからの乖離が小さい

貨幣供給量の変更といった金融政策ショックも場合には，価格更新は行わない一方，xit がその含まれる。一方，vit は商品に固有のショックで範囲からはずれた場合は（つまり，xit が L よある。

り小さい負の値をとる場合や xit が U より大き商品 i の t 期における実際の価格（の対数値）

い正の値をとる場合は），確率 1 で価格更新をを pit と表記する。t 期の期初の価格は pit−1 で行うということである。

あり，企業は t 期の価格である pit を p∗it に変更(7) 式で表現される価格更新ルールは Ss ルー

するのか，それとも前期の価格で据え置くのかルとよばれている。Barro (1972) や Dixit (1991)

を選択する。その選択は次のように行われる。

が示したように，価格を更新する際にメニュー

まず企業は，t 期から持ち越した価格 pit−1 が p∗it

コストがかかる場合には，最適な価格更新ルーからどれだけ離れているかを計算する。pit−1 のルは (7) 式のかたちをとる。

p∗it からの乖離率を xit と表記しxit ≡ pit−1 − p∗it

if L ≤ xit ≤ U

個々の価格 pit の変遷が (7) 式のルールに従う
として，これを集計することにより経済全体の(6)

物価水準 pt の変化率を計算できる。
∫∫∆pt = ∆pit di = − xΛ(x)f (x, t)dxと定義する。企業が長い間価格更新を行っていなかったとすれば xit は，正にせよ負にせよ，大(8)

きな値をとるはずである。逆に，ごく最近価格
ここで f (x, t) は t 期における x の分布（個々の更新を行ったばかりであるとすれば，xit はゼロ

商品の x の値が t 期時点においてどのように分に近い値をとっているはずである。このように布しているか）を表す。x の分布は時々刻々変

xit には企業の価格更新の履歴に関する情報が化するので，f は t に依存しており，その意味で

13

f (x, t) と表記している。ある商品について最適

5.2

価格からの乖離率が x であるとすると，その商最適価格からの乖離の定常分布

品の価格が更新される確率は Λ(x) であり，そ分布しているかに依存している。既に述べたとまた，乖離率が x である商品が全体に占める割

おり，x は過去における価格更新の履歴を反映

合は f (x, t) である。この 3 つ（確率と変化率として決まっており，その意味で x の分布は価格割合）を掛け合わせ，それを x について積分すを取り巻く過去の環境を反映している。それでることで ∆pt を計算できる。

は，デフレが長く続くことによって x の分布は以上の設定の下で金融政策の効果を計算してどう変化するのだろうか。また，長期デフレでみよう。いま経済は定常状態にあり，したがっx の分布が変化したことは金融緩和の効果にどて x の分布も各期同じとする。その状態にあるのような影響を及ぼすだろうか。以下ではこれ経済に対して m を限界的に増加させるというらの点を数値例で調べる。

ショックを加える。m の増加は共通ショックで

まず図 16 では様々な状況の下での x の定常あり，金融緩和と解釈できる。これに伴って経分布を計算している。具体的には次の 4 ケース

済全体の物価 p がどれだけ変化するかを計算す

である。

ると

∆m = 0;= FA (L) + (1 − FA (U ))+ |L|fA (L) + U fA (U )(9) 式からわ

かるように，金融緩和の効果は x がどのようにれが更新された場合の価格変化率は −x である。

dp
dm

デフレ脱却に関する含意

L = −0.1; U = 0.1∆m = +0.02; L = −0.1; U = 0.1(9)∆m = −0.01; L = −0.1; U = 0.1となる12 。ここで fA (x) は x の定常分布であり，FA (x) はそれに対応する累積密度関数である。

∆m = −0.01; L = −0.1; U = 0.3

ここで注目したいのは右辺第 2 項である。m

第 1 のケースは，(5) 式の ∆m がゼロの場合でが限界的に増加すると，全ての i について p∗it がある。中央銀行がゼロインフレを目標とするイ

増加し，それに伴って全ての i について xit がンフレターゲティングを行っていると解釈でき減少する。金融緩和前に x の値が L を僅かにる。ケース 2 では ∆m が 2%であり，2%のイン上回っていた商品は，金融緩和後に x の値が L

フレを目標とするインフレターゲティングと解を下回る。そのため，この商品では金融緩和に釈できる。ケース 3 では ∆m が-1%であり，物誘発されて価格更新（価格を |x| だけ引き上げ

価を引き下げる圧力が加わっているにもかかわる）が起こる。一方，金融緩和前に x の値が U

らず中央銀行が十分に対応せず，結果としてデを僅かに上回っていた商品は，金融緩和後に x

フレを容認している状況と解釈できる。

の値が U を下回ることになる。これらの商品でケース 1 から 3 では，いずれも，L = −0.1，

は，金融緩和の結果，価格引き下げが中止とな

U = 0.1 と設定してある。つまり，x が-10%からり，その分，全体の価格を押し上げる効果が生+10%の範囲にある限り価格を据え置くがそのまれる。このように，金融緩和によって，価格範囲からはみ出すと価格を更新するというルー引き上げの商品の数が増える一方，価格引き下ルである。このルールでは価格を据え置く範囲

げの商品の数が減る。金融緩和はこの両面で物がゼロを中心に対称である。これに対してケー

価を押し上げる。

ス 4 では，U = 0.3 としており，価格を据え置く

12

範囲が非対称である。これは，x が大きな正の

詳しくは Caballero and Engel (2007) を参照。

14

値をとっても（つまり，p が p∗ を大きく上回っ

れている。引き上げと引き下げがほぼ対称に起ても）価格を据え置くということであり，p をきている。しかし金融緩和ショックの直後には，引き下げる方向の価格更新が起きにくいという価格引き上げ商品の割合が 4.0%に増える一方，意味で価格の下方硬直性を表している。

価格引き下げ商品の割合は 1.3%に減っている。

図 16 をみると，ケース 1（黒線）では x の定

m の増加の結果，すべての商品で p∗ が増加し，常分布はゼロを中心に左右対称である。しかし，

x が減少する。そのため，x < L となる商品のケース 2（青線）では分布はゼロより左に偏っ数が増え，x > U となる商品の数が減っている。

ており，その反対に，ケース 3（赤線）では分次にケース 2 では，∆m = 0.02 の下での経布はゼロより右に偏っていることがわかる。(5)

済に対して同様の金融緩和ショックを加えてい式からわかるように，∆m が正のときには，xit

る。この場合も，価格引き上げ商品の割合は，の値は時間とともに減少していき，xit が L に

ケース 1 と同じく増えており，価格引き上げ商

達すると価格引き上げが起こり，xit がゼロに戻品の割合はショック前が 16.6%，ショック後はる。しかしその後，xit は再び減少を始める。xit

23.0%となっている。一方，価格引き下げ商品がこうしたサイクルで動くため，x の定常分布の割合はショック前もショック後も 0.0%で変化は左に偏ることになる。∆m が負の場合はこのがない。図 16 でみたように，∆m = 0.02 の下逆が起きる。

では，x > U となる商品がもともとほとんど存

ケース 3 とケース 4 を比較すると，x の分布在しない。そのため，金融緩和ショック前でもが右に偏るという性質はケース 4（緑線）でさ後でも，価格引き上げ商品はほぼゼロとなる。

らに顕著である。∆m が負のときには xit の値

ケース 1 では，金融緩和は価格引き上げ商品のは時々刻々増加していき，xit が U に達すると増加と価格引き下げ商品の減少という両面で物

価格引き下げが起こり，xit がゼロに戻るという価を押し上げたが，ケース 2 では，もっぱら価サイクルを繰り返す。この性質はケース 3 と 4格引き上げ商品の増加によって物価が押し上げに共通であるが，ケース 4 は U が大きいので，られている。

xit が引き返す地点が遠くなる。このためケース

ケース 3 とケース 4 では，デフレ経済（∆m =4 では定常分布の右への偏りが強くなっている。

−0.01）に金融緩和ショックを加えた場合の結果を示している。ケース 3 の結果をみると，価金融緩和シミュレーション

いま経済が定常状

格引き上げ商品の割合はショック前の 0.2%から態にあり，その経済に対して m の水準を 1%増

0.4%へと増加しているが変化はごく僅かである。

加させるというショックを加えたとする。金融

一方，価格引き下げ商品の割合はショック前の緩和ショックの前後で，価格を引き上げる商品，

8.8%からショック後の 5.4%へと大きく減ってい価格を引き下げる商品の割合はそれぞれどのよる。図 16 でみたように，デフレ経済では，もとうに変化するだろうか。

もと x < L の企業がほとんどいないが，それだ

表 2 にシミュレーション結果が示されている。

けでなく，もう少しで x が L に届くという「価まずケース 1 では，∆m = 0，つまり中央銀行

格引き上げ予備軍」も極めて限られている。そがゼロインフレをターゲットにしている場合ののため，金融緩和をしてもすぐに価格引き上げ

結果を示している。金融緩和ショックを加える商品が増えるということにはならない。

前の定常状態では，毎期 2.3%の商品で価格が「価格引き上げ予備軍」が少ないという傾向

引き上げられ，2.4%の商品で価格が引き下げらはケース 4 ではより顕著であり，金融緩和で価15格引き上げに変わる商品の割合はごく僅かであ

長期にわたるデフレは，x > 0 の商品，つまる。さらにケース 4 では，価格引き下げ商品のり実際の価格が最適価格を上回るという商品を割合の変化も少ない。価格引き下げ商品の割合

大量に創出した。デフレからの脱却は，これをはショック前の 3.2%から 1.9%へと 1.3%減少し

一掃するところから始めなければならず，容易ているが，これはケース 3 での価格引き下げ商

でないというのがモデルの含意である。

品の割合の減少（3.4%の減少）を大きく下回っている。図 16 でみたように，ケース 3 でもケー6

ス 4 でも x は正の領域に偏っているが，ケース

結論

4 では U が大きいために x = U 近傍の商品の本稿では，消費者物価の品目別データを用い数がケース 3 に比べてそもそも少ない。そのたて価格硬直性を計測し，我が国のデフレがなぜめ金融緩和で価格引き下げを中止する商品の数緩やかだったのか，フィリップス曲がなぜ平坦も少ない。

化したのかについて考察した。本稿の主なファ

表 2 の結果が示すように，金融緩和の効果は

インディングは以下のとおりである。

緩和直前の経済がどのような状態であったかに

第 1 に，CPI を構成する 588 の品目のそれぞ依存する。本稿の関心からは，特に，デフレがれについて前年比変化率を計算すると，ゼロ近長く続いた後で金融緩和を行ったとしても，企傍の品目が最も多く，CPI ウエイトで約 50%を業は直ちに価格引き上げに転じるわけではなく，占める。この意味で価格硬直性が高い。この状

そのため緩和の物価押し上げ効果が限定的とい況は 1990 年代後半のデフレ期に始まり，CPI 前

う点が重要である。しかし，このシミュレーショ

年比がプラスに転じた 2013 年春以降も続いてンで見ているのは金融緩和の初期の効果だけでいる。個人向けサービスなど特定の品目がゼロあり，その点は注意が必要である。モデルに即近傍に止まる傾向がある。米国などでは上昇率

して言えば，m の増加を継続していけば，x の2%近傍の品目が最も多く，我が国と異なってい

分布は徐々に左へと移動し「価格引き上げ予備る。これらの国では各企業が毎年 2%程度の価格軍」が増える。最終的には価格引き上げ商品が引き上げを行うことがデフォルトなのに対して，増加する。つまり，初期の効果は限定的だが m

我が国ではデフレの影響を引きずって価格据えの増加を継続していけばいずれは物価上昇が起

置きがデフォルトになっていると解釈できる。

こる13 。

第 2 に，前年比がゼロ近傍の品目の割合と CPI

13

図 17 では，定常状態における 価格上昇商品の割合，
価格下落商品の割合，価格据え置き商品の割合が ∆m の値に依存してどのように異なるかを計算している。上段の図は L = −0.1; U = +0.1 の対照ケースの結果を，下段の図は L = −0.1; U = +0.3 の非対称ケースの結果を示している。上段の図をみると，∆m が正の値をとるときには，∆m が高ければ高いほど価格上昇商品の割合が大きくなる。価格下落商品の割合はゼロにはりついたままで不変である。一方，∆m が負の値をとるときには，その逆である。この結果，価格据え置き商品の割合は ∆m がゼロのときに最も大きくなっており，正負どちらの方向であれ，∆m がゼロから離れるに従って単調に減少している。L と U が非対称のケースでは（下段の図），∆m が負のときでも，価格下落商品の割合が低く，この結果，価格据え置き商品の割合は，∆m の負の値が大きくなってもさほど減少せず，高止まっている。これは，実際のデー

16

前年比の関係をみると，CPI 前年比が高ければ高いほど（CPI 前年比がゼロからプラス方向に離れれば離れるほど）ゼロ近傍の品目の割合が線形に減少するという関係がある。インフレ率が高まると価格を据え置くことのコストが大きくなるためと解釈でき，メニューコスト仮説と整合的である。この結果は，1990 年代後半以降の価格硬直化が，CPI 前年比の低下に伴って内生的に生じたことを示している。ただし，ゼロタを用いて作成した図 12 及び図 13 の価格据え置き商品の割合が高止まっているのと整合的である。

参考文献

近傍の品目の割合はデフレ期に高止まる傾向があり，価格の下方硬直性を示唆している。

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多く存在する状況が生まれる。つまり，「価格引き下げ予備軍」（できることなら価格を下げた[2] 才田友美，肥後雅博 (2007)「小売物価統計

いと考えている企業）が多い。一方，実際の価調査」を用いた価格粘着性の計測：再論」日

格が本来あるべき価格水準を下回る「価格引き本銀行ワーキングペーパーシリーズ No.07-

上げ予備軍」は少ない。この状況では金融緩和

J-11，2007 年 8 月．

が物価に及ぼす影響は限定的である。

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表1：2012年から2014年の間の遷移確率

2014年3月の前年比
マイナス ゼロ プラス
マイナス
2012年12月
ゼロ
の前年比
プラス
無条件

23％

30％

48％

4％

79％

16％

16％

20％

64％

11％

57％

32％

注：前年比▲0.75％から＋0.75％を「ゼロ」とする。

1

表2：金融緩和シミュレーション

価格引き上げの割合
ショック前 ショック後差

価格引き下げの割合
ショック前 ショック後

差

ケース1

2.3%

4.0%

+1.6%

2.4%

1.3% -1.1%

ケース2

16.6% 23.0%

+6.4%

0.0%

0.0% 0.0%

ケース3

0.2%

0.4%

+0.2%

8.8%

5.4% -3.4%

ケース4

0.1%

0.1%

+0.0%

3.2%

1.9% -1.3%

注：mを1%増加させるショックを加える前と後における価格引き上げと引き下げの割合を表す。各ケースはテキストで示した4つのケースに対応している。すなわち，
ケース1：dm=0; L=-0.1; U=0.1
ケース2：dm=0.02; L=-0.1; U=0.1
ケース3：dm=-0.01; L=-0.1; U=0.1
ケース4：dm=-0.01; L=-0.1; U=0.3

2

20

196001
196201196401
196601196801
197001
197201
197401
197601
197801198001198201198401198601198801199001
199201199401
199601
199801200001
200201
200401
200601
200801
201001
201201
201401

図1：消費者物価前年比

25

CPI Inflation
Overnight Call Rate

15

10

5

0

-5

3

図2：フィリップス曲線

2520

1971-1989
1990-1999
2000-20122013-2014

CPI Inflation

15

10

5
2014
0

2013

-5
1

2

3

4

5

6

Unemployment rate

4

2

-6

-8

198703198803
198903
199103
199203
199303
199403
199503
199603
199703
199903200003200103
200203
200303
200403
200503
200603200703
200803
200903
201003
201103
201203
201303
201403

図3：財・サービス別フィリップス曲線の傾き
フィリップス曲線の傾き

0

-2

-4

総合
財
サービス

-10

5

図4：品目別価格上昇率の頻度分布

品目別価格上昇率の頻度分布（ＣＰＩウェイト・ベース、生鮮食品除く総合）
（％）
40
35

2014年3月

コアＣＰＩ前年比
2012年12月：▲0.2％
2014年３月：＋1.3％

2012年12月

30
25
20
15
10
5
0
-11-10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は前年比-0.25％～＋0.25％）。
ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

6

図5：前年比ゼロ近傍の品目の割合

前年比ゼロ近傍の品目の割合
60%50%

前年比±0.0％以内
前年比±0.1％以内

40%

前年比±0.3％以内
前年比±0.5％以内

30%
20%

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

1979

1977

1975

1973

0%

1971

10%

年度

7

図6：1990年代の品目別分布の変遷

品目別価格上昇率の頻度分布（ＣＰＩウェイト・ベース、生鮮食品除く総合）
（％）
40
35
30

コアＣＰＩ前年比
1993年３月：＋1.6％
1995年３月：＋0.1％
1999年３月：▲0.1％

1993年3月
1995年3月
1999年3月

25
20
15
10
5
0
-11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注１）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は前年比-0.25％～＋0.25％）。
ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

8

図7：品目別価格更新割合の変化

1995年と2013年の比較

1995年の価格更新割合（％／月）

100.0%

10.0%

1.0%

0.1%
0.1%

1.0%

10.0%

100.0%

2013年の価格更新割合（％／月）

注：小売物価統計から品目別×都市別の価格が前月から異なっている場合に更新と定義する。品目毎に更新割合を算出。図の○は品目を表す。

9

図8.1：米国・カナダ・英国の品目別分布
（％）
40
35
30
25
20

日本（2014年３月）
米国（2014年３月）

ＣＰＩ前年比日本：＋1.3％
米国：＋1.5％15
10
5
0-11-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注１）日本は生鮮食品除く総合、米国はAll items。
（注２）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は前年比-0.25％～＋0.25％）。ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

10図8.2：米国・カナダ・英国の品目別分布

（％）
40
35
30
25
20

日本（2014年３月）
カナダ（2014年３月）

ＣＰＩ前年比日本：＋1.3％
カナダ：＋1.5％

15
10
5
0
-11-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注１）日本は生鮮食品除く総合、カナダはAll items。
（注２）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は前年比-0.25％～＋0.25％）。ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

11

図8.3：米国・カナダ・英国の品目別分布
（％）
40
35
30
25
20

日本（2014年３月）
英国（2014年３月）

ＣＰＩ前年比日本：＋1.3％
英国：＋1.5％15
10
5
0-11-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注１）日本は生鮮食品除く総合、英国は帰属家賃を含むCPIHのoverall index。
（注２）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は前年比-0.25％～＋0.25％）。ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

12

図9：スイスの品目別分布（％）

2012年６月

30
25
20
15

ＣＰＩ前年比2012年６月：▲1.1％

1050-11-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は
前年比-0.25％～＋0.25％）。ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

（％）

20０９年７月

30
25
20
15

ＣＰＩ前年比2009年７月：▲1.2％

1050-11-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は
前年比-0.25％～＋0.25％）。ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

13

図10：ギリシャの品目別分布

2013年11月
（％）
30
25
20
15

ＣＰＩ前年比2013年11月：▲2.9％

1050-11-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11（個別品目の価格上昇率、前年比、％）（注）ヒストグラムの幅は0.5％ポイント（中心が±０％の範囲は
前年比-0.25％～＋0.25％）。ヒストグラムの両端は、前年比-10.25％未満と同＋10.25％以上の品目の割合。

14

図11：2012年と2014年の品目別前年比
の同時分布

（％）
50
45
40
35
30

（

25
20
-10

15
-5

10
0

5
5

0
-10

-5

10
5

（2012年12月の前年比、％）

10

、 ）

0

2
0
1
4
年
３
月
の
前
年
比

％
（注）前年比1.5％ポイント幅で作成した同時分布（白抜きマーカー）を、３次内挿で補間（３次内挿の補間値がマイナスの場合は0で補間）し図表を作成。

15

図12：価格上昇・不変・下落品目の割合とCPIインフレ率の関係
価格上昇品目の割合とCPIインフレ率の関係

価格下落品目の割合とCPIインフレ率の関係

1.0

1.0
Jan 1971 - Dec 1994

価
格
上
昇
品
目
の
割
合

0.8

価
格
下
落
品
目
の
割
合

y = 0.0127x + 0.725

0.6

0.4

Jan 1971 - Dec 1994

0.2

5

0.6

0.4

0.2

0.0
0

y = -0.1031x + 0.4289

y = -0.0093x + 0.1735

Jan 1995 - Mar 2014

y = 0.0947x + 0.4436-5

Jan 1995 - Mar 2014

0.8

10

15

20

25

30

CPI除く生鮮前年比

0.0
-5

0

5

10

15

20

25

30

CPI除く生鮮前年比

価格不変品目の割合とCPIインフレ率の関係
1.0

注１：価格不変品目は前年比がゼロ％の品目。価格上昇品目は前年比がゼロ％超の品目。価格下落品
目は前年比がゼロ%を下回る品目。
縦軸はそれぞれの品目のCPIウエ
イトの合計値を表す。
注２：対象期間は1971年1月から2014
年3月。ただし，前年比に消費税の影響が含まれる1989年4月から
1990年3月，1997年4月から1998
年3月は除外している。

Jan 1971 - Dec 1994

価
格
不
変
品
目
の
割
合

Jan 1995 - Mar 2014

0.8

0.6

y = 0.0084x + 0.1275

0.4

0.2

y = -0.0034x + 0.1015

0.0
-5

0

5

10

15

20

25

30

CPI除く生鮮前年比

16図13：前年比ゼロ近傍の場合
価格下落品目の割合とCPIインフレ率の関係

価格上昇品目の割合とCPIインフレ率の関係
1.0

上
昇
す
る
品
目
の
割
合

1.0
Jan 1971 - Dec 1994

0.8

y = 0.0162x + 0.6503

0.6
y = 0.0796x + 0.2788

0.4

0.2

下
落
す
る
品
目
の
割
合

0.8

Jan 1995 - Mar 2014

0.6

y = -0.078x + 0.2456

0.4

0.2

Jan 1971 - Dec 1994

y = -0.0074x + 0.1281

Jan 1995 - Mar 2014
0.0
-5

0

5

10

15

20

25

30

CPI除く生鮮前年比

0.0
-5

0

5

10

15

20

25

CPI除く生鮮前年比

価格不変品目の割合とCPIインフレ率の関係
1.0
Jan 1971 - Dec 1994

価
格
不
変
の
品
目
の
割
合

Jan 1995 - Mar 2014

0.8

y = -0.0017x + 0.4756

0.6

0.4

y = -0.0088x + 0.2216

0.2

0.0
-5

0

5

10

15

20

25

30

注１：価格上昇品目は前年比が+0.5%超の品目。価格下落品目は前年比が▲0.5%を下回る品目。価格
不変品目は前年比が▲0.5%から+0.5%の間の品目。縦軸はそれぞれの品目のCPIウエイトの合計値を表す。
注２：対象期間は1971年1月から2014
年3月。ただし，前年比に消費税の影響が含まれる1989年4月から1990年3月，1997年4月から
1998年3月は除外している。

CPI除く生鮮前年比

1730図14：価格上昇・不変・下落品目の平均
価格変化幅とCPIインフレ率の関係
価格変化幅とCPIインフレ率の関係：価格上昇品目
25

25

20

20

15

15

10

価
格
変
化
幅

価格変化幅とCPIインフレ率の関係：価格下落品目

y = 0.8909x + 2.1659

価
格
変
化
幅

5
0
y = 0.5331x + 2.2519-5-10

Jan 1971 - Dec 1994
Jan 1995 - Mar 201410

y = 0.2804x - 2.3645

5
0
-5
-10

-15

-15

Jan 1971 - Dec 1994

-20

Jan 1995 - Mar 2014

-25
-5

0

5

10

15

CPI除く生鮮前年比

2025

y = 0.0084x - 2.914

-20
30

-25
-5

0

5

10

15

20

25

CPI除く生鮮前年比

注１：価格上昇品目は前年比がゼロ%超の品目。価格下落品目は前年比がゼロ%を下回る品目。縦軸はそれぞれの品目の前年比をCPIウ
エイトを用いて加重和したもの。
注２：対象期間は1971年1月から2014年3月。ただし，前年比に消費税の影響が含まれる1989年4月から1990年3月，1997年4月から1998年3月は除外している。

1830

図15：価格硬直化がなかった場合のフィリップス曲線25

実績値
定義1を用いたシミュレーション
定義2を用いたシミュレーション

20
15

C
P
I 10
前
年
比 5
0
-5
0

1

2

3

4

5

6

失業率

注：■は本文(3)式で定義されるインフレ率を月次データにより算出した後，年度平均したもの。●は本文(4)式で定義されるインフレ率を月次データにより算出した後，年度平均したもの。

19

図16：適正価格からの乖離の定常分布

0.15dm=0; L=-0.1; U=0.1
dm=0.02; L=-0.1; U=0.1
dm=-0.01; L=-0.1; U=0.1
dm=-0.01; L=-0.1; U=0.3

0.10

密
度
0.05

0.00
-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

適正価格からの乖離率 x20図17：定常状態における価格上昇・下落・不変商品の割合
L=-0.1; U=+0.1
上
昇
・
下
落
・
不
変
商
品
の
割
合

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.10

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.08

0.10

mの増加率（delta m）
価格上昇商品の割合

価格下落商品の割合

価格不変品目の割合

L=-0.1; U=+0.3
上
昇
・
下
落
・
不
変
商
品
の
割
合

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.10

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

mの増加率（delta m）
価格上昇商品の割合

価格下落商品の割合

価格不変品目の割合

21

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